从 RGBD 图像重建表面网格
Patrick Cozzi CIS 565 的最终项目，2013 年秋季
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笔记：
该项目需要支持 CUDA 的显卡，以及 Boost、OpenNI 和 Xbox Kinect 才能运行现场演示。
背景：
以前的工作已经证明了 RGBD 相机的多种功能，从生成高度准确的 3D 表面模型到可靠的 3D 姿态估计。 然而，许多算法试图将生成的环境存储为 RGB 3D 点云，这不容易适应动态环境，需要非常大量的内存来存储大型环境，并且无法提供对不同物体的更高感知过程的直觉体积近似。 其他方法已经能够更有效地存储和合并表面数据，但仍然将环境视为一个统一的整体而不是离散的对象。 通过以三角形网格的形式从 RGB-D 中提取有意义的几何图形，可以实现许多优点。
存储效率高
自然的低级对象分割
易于操作、修改和实时渲染
高效且易于处理的几何直觉，高级认知
